package com.bw.gmall.realtime.Day0917;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.bw.gmall.realtime.utils.DateFormatUtil;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;


import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;

import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.util.Collector;

/*
 *1.过滤页面数据中的独立访客访问记录。

 * 1.去重减少数据量
 * 2.使用状态编程  过滤出独立访客
 * 3.给状态设置生命周期24

 * 1.加载数据流页面
 * 2. etl
 * 3. 减少数据流
 * 4.保留当天第一天数据
 * 5. 清空状态
 * 6. 存入到kafka中
 * */
// TODO: 2025/9/15 在指定时间周期内（通常是“一天”），访问某个网站/APP 的不重复用户数量。
//  同一个用户多次访问 → 只算 1 次。不同用户访问 → 各算 1 次。

public class DwdUv {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO: 2025/9/13 环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // TODO: 2025/9/13 状态后端
//        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
//        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("file:///checkpoint-dir");

        // TODO 3. 从 kafka dwd_traffic_page_log 主题读取日志数据，封装为流
        String topic = "dwd_traffic_page_log";
        String groupId = "dwd_traffic_user_jump_detail";
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getFlinkKafkaConsumer(topic, groupId);
        DataStreamSource<String> pageLog = env.addSource(kafkaConsumer);

        pageLog.print();

        // TODO 4. 转换结构
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> mappedStream = pageLog.flatMap(
                new FlatMapFunction<String, JSONObject>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String value, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                        try {
                            JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(value);
                            out.collect(jsonObj);
                        } catch (Exception e) {
                            System.out.println("脏数据:"+value);
                        }
                    }
                }
        );

        // TODO 5. 过滤 last_page_id 不为 null 的数据
        // TODO: 2025/9/15 在页面跳转日志中，last_page_id 表示上一页 ID 当 last_page_id 为 null，
        //  表示这是用户的首次访问（即进入首页）。以这里筛选出所有“首次进入”的用户行为。
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> firstPageStream = mappedStream.filter(
                jsonObj -> jsonObj
                        .getJSONObject("page")
                        .getString("last_page_id") == null);

        // TODO 6. 按照 mid 分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedStream = firstPageStream
                .keyBy(jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid"));

        // TODO 7. 通过 Flink 状态编程过滤独立访客记录
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filteredStream = keyedStream.filter(
                new RichFilterFunction<JSONObject>() {
                    private ValueState<String> lastVisitDt; //存放时间用来保存某个 mid 的最后一次访问时间

                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        super.open(parameters);
                        ValueStateDescriptor<String> stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("last_visit_dt", String.class);
                        stateDescriptor.enableTimeToLive(
                                // TODO: 2025/9/15  生命周期  如果某个用户超过一天没访问，该状态自动清除。
                                StateTtlConfig.newBuilder(Time.days(1))
                                        // TODO: 2025/9/15 表示每次写入时更新过期时间。
                                        .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
                                        .build()
                        );
                        this.lastVisitDt = getRuntimeContext().getState(stateDescriptor);
                    }

                    @Override
                    public boolean filter(JSONObject jsonObject) throws Exception {
                        // TODO: 2025/9/15 1. 获取当前访问日期
                        String visitDt = DateFormatUtil.toDate(jsonObject.getLong("ts"));//2023.12.12
                        //null   !=null
                        // TODO: 2025/9/15 2. 获取上次访问日期（可能为 null）
                        String lastDt = lastVisitDt.value(); //5.1
                        // TODO: 2025/9/15  3. 判断是否为当天首次访问
                        // TODO: 2025/9/15 用户从未访问过保留此记录，更新状态      上次访问不是今天今天第一次访问，保留并更新状态
                        if (lastDt == null || !lastDt.equals(visitDt)) {
                            lastVisitDt.update(visitDt);
                            return true;
                        }
                        // TODO: 2025/9/15 今天已经访问过了，不再计入 
                        return false;
                    }
                }
        );
        // TODO: 2025/9/14  8. 将独立访客数据写入 kfk
        String targetTopic = "dwd_traffic_unique_visitor_detail";
        filteredStream.print(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>");
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = MyKafkaUtil.getFlinkKafkaProducer(targetTopic);
        filteredStream.map(a->a.toJSONString()).addSink(kafkaProducer);

        // TODO: 2025/9/15 提交作业到集群执行。
        env.execute();
    }
}
